Hadoop For Dummies (eBook)
John Wiley & Sons (Verlag)
978-1-118-65220-6 (ISBN)
Dirk deRoos is the technical sales lead for IBM's InfoSphere BigInsights. Paul C. Zikopoulos is the vice president of big data in the IBM Information Management division. Roman B. Melnyk, PhD is a senior member of the DB2 Information Development team. Bruce Brown and Rafael Coss work with big data with IBM.
Introduction 1
Part I: Getting Started with Hadoop 7
Chapter 1: Introducing Hadoop and Seeing What It's Good For 9
Chapter 2: Common Use Cases for Big Data in Hadoop 23
Chapter 3: Setting Up Your Hadoop Environment 41
Part II: How Hadoop Works 51
Chapter 4: Storing Data in Hadoop: The Hadoop Distributed File System 53
Chapter 5: Reading and Writing Data 69
Chapter 6: MapReduce Programming 83
Chapter 7: Frameworks for Processing Data in Hadoop: YARN and MapReduce 103
Chapter 8: Pig: Hadoop Programming Made Easier 117
Chapter 9: Statistical Analysis in Hadoop 129
Chapter 10: Developing and Scheduling Application Workflows with Oozie 139
Part III: Hadoop and Structured Data 155
Chapter 11: Hadoop and the Data Warehouse: Friends or Foes? 157
Chapter 12: Extremely Big Tables: Storing Data in HBase 179
Chapter 13: Applying Structure to Hadoop Data with Hive 227
Chapter 14: Integrating Hadoop with Relational Databases Using Sqoop 269
Chapter 15: The Holy Grail: Native SQL Access to Hadoop Data 303
Part IV: Administering and Configuring Hadoop 313
Chapter 16: Deploying Hadoop 315
Chapter 17: Administering Your Hadoop Cluster 335
Part V: The Part of Tens 359
Chapter 18: Ten Hadoop Resources Worthy of a Bookmark 361
Chapter 19: Ten Reasons to Adopt Hadoop 371
Index 379
| Erscheint lt. Verlag | 21.3.2014 |
|---|---|
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Informatik ► Office Programme ► Outlook | |
| Schlagworte | Big Data • Computer-Ratgeber • End-User Computing • hadoop, hadoop programming, mapreduce, big data, hadoop clusters, hadoop ecosystem, hadoop cluster, data mining, design patterns, data analysis, data storage, data retrieval, data science, big data processing, data processing, cloud computing, cloud storage, mapreduce programming, map reduce, map reduce programming, hadoop and pig, hadoop and hive, working with hadoop, using hadoop, using hadoop with pig, using hadoop with hive, data frameworks, big data frameworks • Other Software (Non-Microsoft) • Sonstige Software (auÃer Microsoft) • Sonstige Software (außer Microsoft) |
| ISBN-10 | 1-118-65220-7 / 1118652207 |
| ISBN-13 | 978-1-118-65220-6 / 9781118652206 |
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